Text

Optimasi Backward Eliminatiopn Pada Klasifikasi Penyakit ISPA Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier

---

Kasus ISPA di Indonesia masih menjadi masalah yang mengancam kesehatan
berbagai kalangan usia terutama balita. Proses penanganan ISPA perlu
dilaksanakan dengan cepat dan tepat yaitu salah satunya dengan melakukan
pengklasifikasian ISPA. Penelitian ini mengklasifikasikan ISPA menggunakan
algoritma Naive Bayes Classifier dengan penambahan seleksi variabel Backward
Elimination. Algoritma Naive Bayes Classifier memiliki keunggulan pada
pengujian data bertipe kategori dengan proses perhitungan yang cepat serta
menghasilkan akurasi yang tinggi. Pengujian Naive Bayes Classifier menghasilkan
akurasi sebesar 79,41%. Penambahan Backward Elimination pada algoritma Naive
Bayes Classifier bertujuan untuk menyeleksi variabel yang tidak relevan dan
mampu meningkatkan akurasi yang diperoleh sebelumnya sebanyak 7,84%,
sehingga diperoleh akurasi sebesar 87,25%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja
seleksi variabel Backward Elimination efektif dalam mengoptimasi kinerja Naive
Bayes Classifier untuk pengklasifikasian ISPA.
Kata Kunci: ISPA, Data Mining, Naïve Bayes Classifier, Seleksi Variabel,
Backward Elimination

---

Ketersediaan

1086E2023

1086 E 2023

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1086 E 2023

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Anita Mila Oktafani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar